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为加快运动微损伤的结痂速度,促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果,提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用,以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件,通过驱动脉冲干扰传输,得到图像输出信号,使用不同照明方法滤波图像信息,以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分,依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成,抑制活性氧产生,缩减脂质过氧化破损,加快肌肉再生,进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明,激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤,使受损伤区域结痂的速度更快。 相似文献
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针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
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文章基于EBZ120型悬臂式掘进机进行截割临界转速分析优化,通过利用微元法和弹性力学建立力学模型,确定临界状态下,截割头转速解析解,然后深入分析影响截割转速的因素,依据影响程序确定影响介个转速的因素次序,为截割临界转速的确定提供实际操作提供依据。 相似文献
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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献